Từ 'Rahul Ligma' bị sa thải giả ở Twitter đến nhà sáng lập startup AI được Harvard tin dùng
Một trò đùa tai tiếng sau khi Elon Musk tiếp quản Twitter (nay là X) đã vô tình mở ra một chương mới đầy hứa hẹn cho Rahul Sonwalkar, kỹ sư tài năng đứng sau startup AI Julius. Từ "Rahul Ligma" bị sa thải giả, Sonwalkar giờ đây đang thu hút sự chú ý với Julius, công cụ phân tích dữ liệu AI đột phá được Trường Kinh doanh Harvard (HBS) lựa chọn cho chương trình đào tạo lãnh đạo của mình.
Julius là startup AI được Sonwalkar thành lập cách đây khoảng hai năm, tập trung vào phân tích dữ liệu. Công cụ này có khả năng phân tích, trực quan hóa các tập dữ liệu lớn và thực hiện mô hình dự đoán từ các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Đến nay, Julius đã thu hút hơn 2 triệu người dùng đăng ký.
Theo Sonwalkar, mục tiêu của anh là "xây dựng một thứ gì đó có thể giúp mọi người dễ dàng tiếp cận khoa học dữ liệu". Julius ra đời với sứ mệnh phổ cập khoa học dữ liệu đến đông đảo người dùng, không chỉ giới hạn trong giới chuyên gia.
Mặc dù ChatGPT, Claude của Anthropic và Gemini của Google cũng cung cấp các tính năng tương tự, Julius vẫn tạo được ấn tượng mạnh. Iavor Bojinov, trợ lý giáo sư tại HBS, đánh giá cao Julius đến mức ông đã thuyết phục Sonwalkar điều chỉnh công cụ này riêng cho khóa học "Khoa học Dữ liệu và AI cho các nhà lãnh đạo" của HBS.
"Chúng tôi đã thực hiện so sánh trực tiếp trên một số nền tảng, bao gồm cả ChatGPT, và Julius đã hoạt động tốt nhất."
Iavor Bojinov, trợ lý giáo sư tại HBS, chia sẻ với TechCrunch
Việc HBS, một tổ chức giáo dục danh tiếng đào tạo khoảng 1.000 nhà lãnh đạo kinh doanh tương lai mỗi năm, lựa chọn Julius là một chiến thắng lớn cho startup này. Đây là minh chứng cho chất lượng và tiềm năng của Julius trong việc hỗ trợ các nhà lãnh đạo tương lai đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Mặc dù khởi đầu có phần hài hước với trò đùa "Rahul Ligma", Sonwalkar giờ đây đang chứng minh năng lực thực sự của mình trong lĩnh vực AI. Julius không chỉ là một công cụ phân tích dữ liệu, mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc dân chủ hóa khoa học dữ liệu, giúp mọi người dễ dàng tiếp cận và khai thác sức mạnh của dữ liệu.